کاربرد پایتون در مهندسی مکانیک
قبل از اینکه به کاربرد پایتون در مهندسی مکانیک اشاره کنیم، یک موضوع کلیشه‌ای وجود دارد که می‌گوید: «مهندسان مکانیک سعی می‌کنند تا حد امکان از برنامه نویسی اجتناب کنند.» بدین دلیل که بیشتر ذهنیت مهندسان مکانیک در طراحی ماشین، دینامیک و علم مواد است و نه برنامه نویسی! با این حال، آنچه ما اغلب متوجه نمی‌شویم این است که یادگیری برنامه نویسی می‌تواند به ما کمک‌های زیادی کند.
اجتناب از برنامه نویسی فقط به این دلیل که دوست نداریم برنامه نویسی کنیم یا اینکه می‌ترسیم نتوانیم آن را به اندازه کافی خوب یاد بگیریم، در واقع می‌تواند در طولانی مدت به ما آسیب برساند.
خوشبختانه زبان‌های برنامه نویسی زیادی وجود دارند که می‌توانید با کمی تلاش آنها را یاد بگیرید. پایتون یکی از انواع زبان‌های برنامه نویسی است که کاربردهای زیادی در مهندسی مکانیک دارد.
کاربرد پایتون در مهندسی مکانیک در چیست؟
در سال ۲۰۱۹، پایتون (Python) به بالاترین رتبه خود در شاخص ماهانه محبوب‌ترین زبان برنامه نویسی در رشته مهندسی مکانیک رسید. پایتون می‌تواند در سه یا چهار سال آینده جاوا و C را کنار بزند و به محبوب‌ترین زبان شاخص در این رشته تبدیل شود.
با توجه به این افزایش محبوبیت، تعداد فزاینده‌ای از کارفرمایان پایتون را به لیست مهارت‌های مورد نیاز خود در زمان استخدام مهندس مکانیک اضافه کرده‌اند.
پایتون یک زبان برنامه نویسی ساده و در عین حال قدرتمند است. سینتکس ساده آن یادگیری پایتون را آسان می‌کند. همچنین این زبان به خوبی با انواع مدل‌های برنامه نویسی مانند برنامه نویسی دستوری، شی گرا و رویه‌ای ادغام می‌شود.
پایتون دارای ساختار داده‌های کارآمد در سطح بالا است. پایتون می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را شبیه سازی کند و از همه مهم‌تر، کارهای تکراری و خسته کننده را به طور خودکار انجام دهد تا در عرض چند ثانیه به پایان برسد.
یادگیری پایتون آسان است و امکانات بی‌پایانی که یک زبان برنامه نویسی باید داشته باشد را در اختیار مهندسان مکانیک قرار می‌دهد.
در مهندسی مکانیک در زمینه ای تحلیل عددی، ترمودینامیک و دینامیک سیالات محاسباتی استفاده می‌شود. با یادگیری پایتون می‌توان اسکریپت‌های اتوماسیون برای CAD را نوشت و راه‌اندازی و اجرای مطالعات اجزای محدود در آباکوس (Abaqus) را پوشش می‌دهد.
کاربرد پایتون در مهندسی مکانیک یک مزیت عمده دارد، تجزیه و تحلیل عددی! با وجود بسته‌های متعددی مانندNumPy و SciPy که با پایتون همراه هستند، می‌توانید از توابع داخلی برای انجام تجزیه و تحلیل‌های عددی سریع‌تر و آسان‌تر استفاده کنید.
با SciPy می‌توانید بدون هیچ گونه محاسبه دستی، طرح خود را محاسبه کرده و از آن خروجی بگیرید. این کار باعث صرفه جویی زیادی در زمان می‌شود. تنها با کمی تلاش و یادگیری می‌توانید از پایتون برای نوشتن برنامه‌ای استفاده کنید که محاسبات مورد نیاز شما را در یک لحظه انجام می‌دهد.
ترمودینامیک تجزیه و تحلیل عددی
مثال دیگری از آنچه می‌توانید انجام دهید، تجزیه و تحلیل ساده عناصر محدود است. تجزیه و تحلیل عددی ترمودینامیک، یک مثالی عالی از این موضوع است.
با استفاده از ابزار PYro ما می‌توانیم متداول‌ترین خواص ترمودینامیکی از دما و فشار مانند چگالی، آنتالپی، آنتروپی، انرژی داخلی، وزن مولکولی، گرمای خاص، نسبت حرارت خاص و حجم خاص را محاسبه کنیم.
دینامیک سیالات محاسباتی
کاربرد پایتون در مهندسی مکانیک در دینامیک سیالات نیز مشاهده می‌شود پویایی سیالات محاسباتی نیز به خوبی به برنامه نویسی پایتون کمک می‌کند.
PyCFD از این زبان برای نوشتن و حل معادلات دیفرانسیل جزئی، محاسبه حجم سیالات با معادلات ناویر استوکس و استفاده از روش عنصر مرزی برای حل معادلات دیفرانسیل جزئی ارزش مرزی استفاده خواهد کرد.
پایتون به ما این امکان را می‌دهد تا به سرعت و به راحتی ویژگی‌های سفارشی را برای استفاده در پروژه‌های خود ایجاد کنیم.
این مهم شامل تیرهای سفارشی، ایرفویل، چرخ دنده‌ها، ردیاب‌های اشعه و سیم کشی است. سرانجام، پایتون به ما این اجازه را می‌دهد تا محاسبات زیادی را انجام دهیم که اگر به صورت دستی انجام شوند بسیار زمان‌بر خواهند بود. جای تعجب نیست که پایتون پایه و اساس فریمورک‌های یادگیری ماشین (ML) مانند PyTorch را تشکیل می‌دهد.
تفاوت پایتون با دیگر زبان‌ها و ابزارهای مهندسی مکانیک
صفحات گسترده ویژگی‌های آسانی دارند و یادگیری آن برای کاربران بسیار سریع خواهد بود. با این حال، اکسل و سایر موارد مشابه دارای محدودیت‌هایی هستند. وقتی داده‌ها بسیار زیادی شوند، اکسل دچار مشکل می‌شود. از طرف دیگر، پایتون ابزار علم داده برای مشاغل بزرگ است.
نه تنها ویژگی‌های سطح بالای پایتون توسعه کد را تسریع می‌کند و مشکلات را به شکلی ساده حل می‌کند بلکه این زبان برنامه نویسی در حال حاضر دارای تعداد زیادی کتابخانه است که مهندسان مکانیک می‌توانند از آنها استفاده کنند. کتابخانه‌های مانند NumPy و SciPy که در بالا بیان کردیم، تعدادی از آنها هستند.
Matplotlib یک کتابخانه نمودار دو بعدی است که برای مشاغل علمی و مهندسی ایده آل است، در حالی که SymPy به طور خاص برای کارهای محاسباتی طراحی شده که از محاسبه تا فیزیک کوانتوم کاربردهای زیادی دارد. حتی کتابخانه mechpy نیز وجود دارد که مهمترین کاربرد پایتون در مهندسی مکانیک را نشان می‌دهد.
وقتی متلب (MATLAB) را با پایتون مقایسه می‌کنیم، تفاوت آن نیز مشخص می‌شود. در حالی که هر دو زبان تفسیری هستند، تفاوت‌های فنی و فلسفی بین آنها وجود دارند.
پایتون بسیار متنوع‌تر از متلب است و عملکردهای مختلفی را در اختیار مهندسان قرار می‌دهد. جزئیات فنی بین پایتون و متلب بیشتر از رویکردهای متفاوت آنها در توسعه نشأت می‌گیرد.
متلب یک نرم افزار اختصاصی و منبع بسته است، در حالی که پایتون یک پروژه منبع باز می‌باشد که توسط صدها توسعه دهنده پشتیبانی می‌شود.
این ویژگی در نهایت به چند مزیت کلیدی به نفع پایتون خلاصه می‌شود. اول، همه کاره بودن پایتون به ما اجازه می‌دهد که کارهای کمتری انجام دهیم.
پایتون می‌تواند توابع را از چندین کتابخانه ادغام کرده و گردش کار را ساده کند. برنامه نویسی پایتون پیچیدگی‌ها را کاهش می‌دهد و به مهندسیان مکانیک اجازه می‌دهد تا بخش بزرگی از این کار را در یک پلتفرم واحد و یکپارچه ترکیب کنند.
کلام آخر
برنامه نویسی رایانه ممکن است حوزه اصلی مهندسی مکانیک نباشد اما در دنیای دیجیتال امروز این مهارت بسیار مهم تلقی می‌شود. یادگیری یک زبان کاربر پسندی مانند پایتون، می‌تواند سود قابل توجهی را به همراه داشته باشد.
از آنجا که این زبان از قبل مجهز به تمام ابزارهای علمی و ریاضی مورد نیاز ما است، به راحتی می‌توان اسکریپت نویسی پایتون را با استفاده از دستورات خود در بسیاری از کاربردها استفاده کرد.
کاربرد پایتون در مهندسی مکانیک بسیار گسترده است، از ترمودینامیک گرفته تا مکانیک سیالات، این زبان برنامه نویسی هر آنچه مهندسان مکانیک می‌خواهند را در اختیار آنها قرار می‌دهد.
